Data analyst

Présentation

• Les missions du Data Analyst sont variées et visent à :
• Agréger des données : les normaliser tout en conservant leur intégrité.
• Interpréter des données : le Data Analyst identifie des tendances, tire des conclusions et sensibilise les destinataires à l'utilisation pertinente des données.
• Aider à la prise de décision en vue d’améliorer la stratégie de l'entreprise.
• Présenter des résultats en résumant les conclusions importantes à l'aide de graphiques sous forme de dashboard ou de rapport écrit.
• Collaborer avec les administrateurs et gestionnaires de la base de données pour suggérer des améliorations dans la collecte et la gestion des données.
• Corriger les éventuels problèmes dans la chaîne de traitement, gérer les aspects liés à la sécurité (RGPD) et effectuer une veille des technologies disponibles.

Compétences attestées

• Bloc de compétences 1 - créer une base de données et effectuer des requêtes afin de répondre à des besoins utilisateurs :
• Configurer une base de données afin d’y intégrer un jeu de données à exploiter.
• Effectuer des requêtes SQL pour répondre à une problématique métier.
• Mettre à jour un catalogue de données pour rendre accessible la base de données à ses utilisateurs.
• Bloc de compétences n°2 – collecter et préparer des données de sources variées en utilisant un outil de gestion des données :
• Collecter et intégrer des données venant de plusieurs sources en respectant les règles de protection des données en vigueur.
• Préparer des données pour l'analyse en respectant les normes internes à l’entreprise.
• Bloc de compétences n°3 – nettoyer et décrire un jeu de données à l’aide d’un langage de programmation spécialisé afin d’en préparer l’exploitation :
• Pré-traiter des données stockées en les classifiant et en corrigeant les erreurs et les incohérences présentes.
• Réaliser une analyse uni-variée de données pré-traitées afin de les décrire et de détecter les incohérences.
• Bloc de compétences n°4 – formaliser les résultats d’une analyse statistique en utilisant des outils de visualisation :
• Analyser un besoin client pour formuler des questions analytiques et définir des indicateurs de suivi.
• Créer les graphiques permettant de représenter les résultats obtenus.
• Créer un tableau de bord (dashboard) permettant de visualiser et de mesurer les résultats obtenus en fonction d’indicateurs donnés.
• Bloc de compétences n°5 – réaliser l’analyse exploratoire de données structurées afin de les synthétiser et de les interpréter :
• Réaliser une analyse multi-variée pour comprendre la corrélation entre des variables et les synthétiser.
• Analyser des séries temporelles pour mesurer un phénomène au cours du temps.
• Réaliser un test statistique afin de vérifier une prédiction.
• Bloc de compétences n°6 – réaliser une modélisation statistique à l’aide de méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé :
• Mettre en œuvre une méthode d’apprentissage supervisée pour réaliser une analyse prédictive.
• Mettre en œuvre une méthode d’apprentissage non supervisée pour opérer des classifications automatiques et partitionner des données.

Blocs de compétences (6)

Voies d'accès

• Par expérience
• En contrat d’apprentissage
• En contrat de professionnalisation
• Après un parcours de formation continue
• Après un parcours de formation sous statut d’élève ou d’étudiant

Emplois accessibles

• - Data analyst
• - Chargé d’études statistiques
• - Statisticien.ne
• - Data miner
• - Business analyst

Secteurs d'activité

Tous secteurs d'activité

Composition des jurys

Métiers visés (codes ROME)

Statistiques de certification

Informations générales

Code

RNCP34964

Type d'enregistrement

Enregistrement sur demande

Date de décision

14/10/2020

Date d'effet

—

Fin d'enregistrement

14/10/2023